What Dies ist ein Artikel, der zusammenfasst, was mir aufgefallen ist und was ich beim Erlernen des maschinellen Lernens mit Chainer untersucht habe. Dieses Mal werde ich Scicit-Learn studieren.
Es wurde nach meinem Verständnis geschrieben, daher kann es falsch sein. Ich werde alle Fehler korrigieren, bitte vergib mir.
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GPU Ein auf Bildverarbeitung spezialisiertes Rechengerät. Ich habe keine Ahnung, was sich im Prinzip von der CPU unterscheidet und für die Bildverarbeitung vorteilhaft ist. Auf der folgenden Website wird beispielsweise kurz der Unterschied zwischen CPU und GPU erläutert. https://www.datadock.co.jp/column/GPU/2018/05/88.html Um das Wesentliche zu verstehen, scheint es jedoch notwendig zu sein, zuerst die Verarbeitung zu unterdrücken, in der die CPU gut ist, und die Verarbeitung, in der die GPU gut ist. Wenn wir nur auf einfache Weise darüber sprechen, ist es derzeit der Bereich, in dem parallele Operationen beschleunigt werden können, in dem mehrere ähnliche Prozesse gleichzeitig ausgeführt werden. Ich habe nur festgestellt, dass GPUs numerische Berechnungen parallel und mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten können. Übrigens hat der GPU-Hersteller NDIVIA in letzter Zeit heimlich Aufmerksamkeit erregt, und es scheint, dass der KI-Fluss groß ist. ** Cupy benötigt eine GPU, aber Colab kann auch eine GPU verwenden, was erstaunlich ist! ** ** **
Cupy Selbst wenn ich den Inhalt ehrlich lese, kann ich ihn nicht so gut zusammenfassen. .. .. Durch Schreiben in Cupy kann eine numerische Berechnung auf der GPU durchgeführt werden, und es kann ein Hochgeschwindigkeitsbetrieb erwartet werden. Numerische Berechnungen werden so weit wie möglich mit Cupy anstelle von Numpy geschrieben, und Code, der mit hoher Geschwindigkeit arbeitet, wird angewendet. Wenn Sie Probleme beim Schreiben haben, ist es in Ordnung, dies zu überprüfen
Comment Es ist eine Zeit, in der die Temperatur plötzlich sinkt und es leicht wird, krank zu werden ... Samstags und sonntags schlief ich wegen starker Kopfschmerzen und Schläfrigkeit ein
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